Introducción
- Papel estratégico de los datos para la empresa.
- Diferencia entre datos e información.
- Las diferentes fuentes de datos de la empresa.
- Las diferentes formas de explotación de datos.
- Arquitecturas: relacional, NoSQL o Big Data.
Definición de la calidad y marco metodológico
- Definición y medición de la calidad de los datos.
- Metodologías de calidad de los datos.
- Comparación entre TDQM/DWQ/AIMQ/ORME Data Quality.
- Principios para evaluar la calidad de los datos de las empresas.
- Síntesis sobre metodologías de calidad.
- Dimensiones: definiciones y medidas.
Estudios de caso
Caso práctico: un grupo lanza un procedimiento de calidad para adecuarse a la Directiva Solvencia II y desea mejorar la calidad de sus datos de clientes. Organización general del procedimiento.
Procedimiento de gestión de la calidad de los datos
- El lugar de la calidad en el proceso de gobernanza.
- Los actores y la organización. El ejemplo de COBIT.
- Puesta en marcha del procedimiento del proyecto.
- El coste de la ausencia de calidad.
- Ámbito del procedimiento de calidad.
- Nivel de enfoque y granularidad.
Estudios de caso
Las 10 acciones que debe poner en marcha el comité de gobernanza.
Control de calidad y buenas prácticas
- Auditoría de Calidad.
- Identificación de datos de baja calidad.
- Recogida y almacenamiento de medidas de calidad.
- Un enfoque centralizado de la calidad de los datos.
- Tipos de controles y herramientas estadísticas.
Estudios de caso
Cuadros de mando de calidad.
Ciclo de mejora continua.
- ¿Cuál es el papel de la gobernanza?
Estudios de caso
El equipo de calidad de datos del grupo establece un sistema de información: definición de indicadores y método de obtención.
Elevar el nivel de calidad
- Intervenir en las fases anteriores de la cadena.
- Identificación de casos atípicos.
- Gestión selectiva de casos de datos de baja calidad.
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